Die Weiterbildung Programmierung von Machine Learning-Modellen vermittelt technische und analytische Kompetenzen zur Entwicklung lernender Modelle für datenbasierte Anwendungen. Die Inhalte werden entlang von Datenvorbereitung, Modellprogrammierung und Leistungsbewertung strukturiert aufgebaut.
Datenbasis und Vorbereitung- Datenquellen für Modellierungsaufgaben einordnen
- Datensätze bereinigen, transformieren und aufteilen
- Merkmale und Zielvariablen für Modelle definieren
- Trainings-, Test- und Validierungsdaten vorbereiten
Modellprogrammierung
- Machine-Learning-Algorithmen programmatisch anwenden
- Modelle für Klassifikation und Regression entwickeln
- Parameter und Trainingsabläufe im Code steuern
- Bibliotheken für Modellierung und Auswertung nutzen
Training und Optimierung
- Modelle trainieren und Ergebnisse vergleichen
- Hyperparameter anpassen und Modellleistung verbessern
- Überanpassung erkennen und Gegenmaßnahmen einsetzen
- Fehlerquellen in Daten und Trainingsprozessen analysieren
Evaluation und Bereitstellung
- Modellergebnisse anhand geeigneter Metriken bewerten
- Vorhersagen fachlich prüfen und interpretieren
- Modellcode dokumentieren und reproduzierbar strukturieren
- Modelle für weitere Anwendungsschritte vorbereiten
Die Weiterbildung befähigt zur Programmierung, Optimierung und Bewertung von Machine-Learning-Modellen für datenbasierte Aufgabenstellungen.